基于机器学习的规则引擎配置方法、装置、设备及存储介质

本发明属于人工智能技术领域，应用于金融科技领域以及医疗健康领域，公开了一种基于机器学习的规则引擎配置方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集历史计算数据和历史计算任务中的性能指标，构建训练数据集；训练机器学习模型，利用训练数据集对规则引擎的算法参数进行动态优化；配置规则引擎的表达式和自定义函数，通过JEXL实现脚本的解析与执行；建立算法配置库与业务变量之间的动态映射关系，映射算法变量名与业务变名，生成可配置化的算法规则；基于预训练的机器学习模型分析任务负载和资源需求，分配系统资源，修复计算过程中的异常行为。本发明解决了现有技术中存在的处理效率低下、维护成本高昂、资源分配不合理及可扩展性差的问题。